データサイエンスとは

機械学習やAIが世の中に浸透し始めたことで、同時に注目を集めているデータサイエンス。

この記事では、データサイエンスの基礎知識からその重要性について紹介していきます。

データサイエンスとデータサイエンティスト

データサイエンスとは、データを用いて科学的に有益な知見を引き出す学問であり、統計学と情報科学が融合した学際的な分野の科学です。

現代では技術の進展により、取得されるデータの量および種類は膨大なスケールになっており、これらは「ビッグデータ」と呼ばれます。

データサイエンティストは、この多種多様なデータを分析し、自社の事業に役立つ情報を提供することが業務であると考えられています。

昨今では、EBPM（Evidence Based Policy Making：証拠に基づく政策立案）に代表されるように、官民問わずデータ分析の重要性と需要が高まっています。

データサイエンスは一見難しい統計分析やモデルを使うことだと思われがちですが、実際には以下の3要素が重要です。

近年、RやPythonなどの無料ツールの充実により、演算スキルのハードルは下がりつつあります。

しかし、ライブラリを使えるだけで自身をデータサイエンティストと誤認するケースも少なくありません。こうしたスキルの偏りは、職場でのミスマッチや管理の困難さを引き起こします。

これらを避けるためには、単なる演算だけでなく、3要素を全て兼ね備えたデータサイエンティストを目指す必要があります。

データサイエンティストを料理人、分析を調理に例えるなら、最初に行うべきは素材である「データ」への理解です。

データの種類は大きく、質的データ（Qualitative data）と量的データ（Quantitative data）に分類されます。

質的データとは性別や嗜好などの分類を示すデータであり、量的データとは重さや価格など数値の大きさに意味を持つデータを示します。

契約人数や故障回数のようには、整数値などの飛び飛びの値をとるデータを離散的データ（Discrete data）と呼びます。

一方で、収益率や重さのように隙間がない値を連続的データ（Continuous data）と呼びます。

1秒毎の株価推移のように、一定期間ごとに記録されるものを時系列データ（Time series data）と呼び、時間経過による変動を分析します。

特定の時点において複数の対象（例：2021年の都道府県別失業率）を計測したものを横断面データ（Cross section data）と呼びます。

複数の対象を定期的に計測したものはパネルデータ（Panel data）と呼ばれ、パネルデータモデルや多変量解析によって分析されます。

今回はデータサイエンスの概要について紹介しました。

当社が開催しているデータサイエンティスト養成講座は、リカレント教育やリスキリングを念頭に設計されています。

数学の基礎から学び直したい方はもちろん、実践的なワークショップを重視する方、あるいはデータサイエンティストの国際資格取得を目指す方は、ぜひ受講を検討してみてください。